一、企业面临的质量与成本挑战
- 质量提升的难点
- 在企业运营中，确保产品或服务质量是一个复杂的任务。从生产角度看，原材料的质量波动、生产工艺的稳定性以及员工操作的规范性等因素都会影响最终产品质量。例如，在制造业中，原材料供应商提供的材料可能存在微小的成分差异，这可能导致产品性能不稳定。生产工艺方面，设备的老化、环境的变化都可能使工艺参数偏离最佳值，影响产品的一致性。员工操作的熟练程度和责任心也对产品质量有重要影响，新员工可能由于操作不熟练而产生更多的次品。
- 成本降低的压力
- 企业同时面临着成本降低的巨大压力。成本涵盖多个方面，包括原材料采购成本、生产运营成本、人力成本等。原材料价格受市场供求关系影响，波动频繁。例如，能源价格的上涨会增加企业的生产成本。生产运营过程中的设备维护、能源消耗等费用也需要不断优化。人力成本方面，随着劳动力市场的变化，工资福利等支出也在增加，企业需要在保证员工积极性的同时控制人力成本。
二、AI在质量提升方面的应用
- 质量检测与预测性维护
- AI技术在质量检测方面具有显著优势。通过图像识别和机器学习算法，AI可以对产品进行快速、准确的检测。在电子制造业中，AI可以检测电路板上微小的焊点缺陷，其检测速度和精度远高于传统的人工检测方法。此外，AI还可以应用于设备的预测性维护，通过对设备运行数据的分析，如温度、振动频率等，提前预测设备可能出现的故障，及时进行维护，避免因设备故障导致的产品质量问题。
- 工艺优化
- AI可以分析生产工艺数据，寻找优化的方向。它可以处理大量的工艺参数数据，识别出影响产品质量的关键因素。例如，在化工生产中，AI可以分析不同原料配比、反应温度、反应时间等参数对产品质量的影响，通过调整这些参数，提高产品的纯度和稳定性，从而提升产品质量。
三、AI在成本降低方面的应用
- 供应链管理
- 在供应链管理中，AI可以优化采购决策。它可以分析原材料价格走势、供应商的信誉和交货能力等信息。例如，通过对历史价格数据和市场动态的分析，AI可以预测原材料价格的波动，帮助企业选择合适的采购时机，降低采购成本。同时，AI还可以优化库存管理，根据销售预测和生产计划，合理确定库存水平，减少库存积压带来的资金占用成本。
- 生产流程自动化
- AI驱动的自动化技术可以降低人力成本并提高生产效率。例如，机器人流程自动化（RPA）可以处理一些重复性的生产任务，如数据录入、物料搬运等。这不仅减少了人工操作可能带来的错误，还降低了人力成本。此外，AI还可以优化生产流程的编排，减少不必要的生产环节，提高生产效率，从而降低单位产品的生产成本。
四、万达宝LAIDFU(来福)在企业降本增效中的作用
万达宝LAIDFU(来福)在企业借助AI的降本增效方案中有独特的作用。它可以与流行的EBI一起，识别追加销售机会、识别明星表现者、发现潜在危机。在销售环节，通过与EBI的协作，万达宝LAIDFU(来福)能够分析客户购买行为数据，识别出哪些客户有追加购买的潜力，从而增加企业的销售收入。
在员工管理方面，它可以识别出那些在工作中表现优秀的明星表现者，企业可以对这些员工进行重点培养或奖励，提高员工的整体工作效率。同时，它也能够发现企业运营中的潜在危机，例如市场需求的潜在变化、竞争对手的潜在威胁等，使企业能够提前采取措施应对，避免危机对企业的质量和成本造成不利影响。